小米4MIUI10国际版xiaomi.eu_multi_MI3WMI4W_8.9.13_v10-6.0

十字绣网络的多任务学习 该项目是TensorFlow实现的一种多任务学习方法，该方法在论文《。 争论 --lr，学习率 --n_epoch，纪元数 --n_batch_size，最小批处理大小 --reg_lambda，L2正则化lambda --keep_prob，退出保持概率 --cross_stitch_enabled，是否使用十字绣 数据集 时尚MNIST 是Zalando文章图片的数据集，由6万个示例的训练集和10,000个示例的测试集组成。 每个示例都是一个28x28灰度图像，与来自10个类别的标签相关联： 标签 描述 标签 描述 0 T恤/上衣 5 凉鞋 1个 裤子 6 衬衫 2个 套衫 7 运动鞋 3 裙子 8 包 4 外套 9 脚踝靴 为了进行多任务学习，我为每个图像创建了另一个标签，该标签基于原始标签： 标签 原始标签 描述 0 5、7、9

Multi_Label_TextCNN textcnn多标签文本分类

基于Multi-Agent协作的井下机器人智能搜救系统.pdf

大型C ++ Qt应用程序的模型视图ViewModel框架 概述 这个model-view-viewmodel框架旨在用于使用C ++编写的基于Qt的大型科学应用程序。 该项目是作为GUI重构的游乐场而创建的。 该框架的主要特点是： 用于存储GUI会话的任意数据的应用程序模型。 将应用程序模型序列化为json。 根据命令模式撤消/重做。 查看模型以显示Qt小部件中的部分应用程序模型。 取决于Qt。 基于科学绘图。 根据模型内容自动生成窗口小部件。 物业编辑。 Qt的树木和桌子的灵活布局。 要求 C ++-17 CMake的3.14 Qt 5.12 安装说明 git clone --recurse-submodules https://github.com/gpospelov/qt-mvvm.git mkdir ; cd

WPF Multi-Touch 开发：Windows 7 安装多点触屏模拟器，详情请参考cnblog

matlab多元参数非线性回归模型代码多输出高斯过程 多输出回归 在多输出回归（多目标，多变量或多响应回归）中，我们旨在预测多个实值输出变量。 一种简单的方法可能是使用单个输出回归模型的组合。 但是这种方法有一些缺点和局限性[]： 训练多个单输出模型需要很长时间。 每个单个输出模型都针对一个特定目标（而不是所有目标的组合）进行了培训和优化。 在许多情况下，目标之间具有很强的相互依赖性和相关性。 单个输出模型无法捕获此关系。 为了解决此缺点和局限性，我们寻求一种多输出回归方法，该方法不仅可以考虑输入因素与相应目标之间的关系，还可以考虑目标之间的关系，从而对多输出数据集进行建模。 已经针对多输出问题开发了几种回归方法。 单击此处，对这些方法进行详尽的回顾。 例如，多目标SVM或随机森林是最受欢​​迎的两种。 在这项研究中，我正在提出和实施一种使用高斯过程（GP）模型进行多输出回归的新技术。 单变量GP 首先让我们开始介绍单变量GP。 单变量GP在函数上定义了高斯分布，可用于非线性回归，分类，排名，偏好学习或有序回归。 与其他回归技术相比，单变量GP具有多个优点： 在受计算量大的数据集限制的

用于proe toolkit 二次开发 的vc 环境下的辅助工具，会在vc下产生一个开发向导，以减少重复的参数设置。

A Multi-Sensor Fusion System for Moving Object Detection and Tracking in Urban Driving Environments - icra-14-sensor-fusion.pdf

ProTK Tools是一款辅助VS做Pro/E二次开发的工具，包括项目wizard,可视化菜单设计和Resource UI的可视化设计等功能。同样的工作，采用ProTK辅助，效率能得到数十倍的提升。